కంపెనీలు ఇప్పుడు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) టెక్నాలజీలో పెట్టిన ప్రతి $1 పెట్టుబడికి, డేటా మౌలిక సదుపాయాలపై $4 ఖర్చు చేస్తున్నాయి. ఈ మార్పు, AI నుండి లాభదాయకమైన ఫలితాలను సాధించడంలో డేటా అందుబాటు అత్యంత పెద్ద అడ్డంకి అని స్పష్టం చేస్తోంది. పాతబడిన సిస్టమ్స్తో ఇబ్బంది పడుతున్న కంపెనీలు, ఆధునిక, డేటా-రెడీ వ్యాపారాలు వేగంగా ఆదాయ వృద్ధిని, కార్యకలాపాల సామర్థ్యాన్ని సాధిస్తున్నందున వెనుకబడిపోయే ప్రమాదం ఉంది.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) లోని ప్రయోగాత్మక దశ దాటి, ఇప్పుడు కంపెనీలు కొలవగల ఆర్ధిక రాబడులపై దృష్టి సారిస్తున్నాయి. భారతదేశంలోని, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న కంపెనీలకు ఒక విషయం స్పష్టంగా తెలుస్తోంది: AI మోడల్స్ ఎంత ప్రభావవంతంగా పనిచేస్తాయనేది వాటికి అందుతున్న డేటాపైనే ఆధారపడి ఉంటుంది. పరిశ్రమల డేటా ప్రకారం, AI-ఆధారిత వృద్ధికి పటిష్టమైన డేటా పునాది తప్పనిసరి అని గుర్తించి, సంస్థలు AI సాఫ్ట్వేర్పై పెట్టే దానికంటే నాలుగు రెట్లు ఎక్కువ మూలధనాన్ని డేటా మౌలిక సదుపాయాలపైనే కేటాయిస్తున్నాయి.
పాతబడిన సిస్టమ్స్ వల్ల కలిగే నష్టం
చాలా పెద్ద కంపెనీలకు, పాతబడిన టెక్నాలజీ సిస్టమ్స్పై అధికంగా ఆధారపడటం ఒక పెద్ద అడ్డంకిగా మిగిలిపోయింది. ఇటీవలి డేటా ప్రకారం, టెక్నాలజీ బడ్జెట్లలో 30% నుండి 40% వరకు పాతబడిన ప్లాట్ఫామ్ల నిర్వహణకే ఖర్చవుతోంది. ఈ సిస్టమ్స్ తరచుగా డేటా సైలోలను సృష్టిస్తాయి, AI నిజ సమయంలో కంపెనీ సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి లేదా నేర్చుకోవడానికి కష్టతరం చేస్తాయి. పెట్టుబడిదారులకు, ఇది స్పష్టమైన పనితీరు అంతరాన్ని సృష్టిస్తుంది; తమ డేటా ఆర్కిటెక్చర్ను ఆధునీకరించడంలో విఫలమైన కంపెనీలు గణనీయమైన అమలు ఆలస్యం, అధిక ఖర్చులను ఎదుర్కొనే అవకాశం ఉంది, అయితే ఫ్లెక్సిబుల్ క్లౌడ్ లేదా ఆధునిక డేటా పరిసరాలకు విజయవంతంగా మారిన కంపెనీలు AI ప్రాజెక్ట్లను చాలా వేగంగా స్కేల్ చేయగలవు.
ఆర్ధిక, కార్యకలాపాల ప్రభావం
కంపెనీలు తమ డేటా మౌలిక సదుపాయాలను వ్యాపార లక్ష్యాలతో విజయవంతంగా అనుసంధానించినప్పుడు, ప్రభావం సాధారణంగా రెండు రంగాలలో కనిపిస్తుంది: టాప్-లైన్ ఆదాయం, బాటమ్-లైన్ సామర్థ్యం. డిమాండ్ ఫోర్కాస్టింగ్ మెరుగుపరచడం, కస్టమర్ ఇన్సైట్స్ లోతుగా చేయడం ద్వారా, వ్యాపారాలు మెరుగైన అమ్మకాల ఫలితాలను సాధిస్తున్నాయి. ఏకకాలంలో, AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్ మానవ తప్పిదాలతో కూడిన పనులను భర్తీ చేయడంతో కస్టమర్ సపోర్ట్ వంటి రంగాలలో కార్యకలాపాల ఖర్చులు తగ్గుతున్నాయి. అయితే, ఈ లాభాలు ఆటోమేటిక్గా రావు. డేటాను పాలించగల సంస్థ సామర్థ్యంపై, ఆ సమాచారం స్వచ్ఛంగా, అందుబాటులో ఉండేలా, తప్పుడు AI నిర్ణయాలకు దారితీసే లోపాల నుండి విముక్తి పొందేలా చూడటంపై ఇవి ఆధారపడి ఉంటాయి.
పాలన ఒక వ్యూహాత్మక రిస్క్
AI మరింత స్వయంప్రతిపత్తితో మారడంతో, డేటా నిర్వహణ యాజమాన్య బృందాలకు కీలకమైన అంశంగా మారింది. డేటా గవర్నెన్స్ ఇకపై కేవలం సాంకేతిక అవసరం కాదు; ఇది నియంత్రణ, ప్రతిష్టాత్మక నష్టాలకు వ్యతిరేకంగా ఒక రక్షణ కవచం. బలమైన డేటా సెక్యూరిటీ, బయాస్-కంట్రోల్ చర్యలను అమలు చేయడంలో విఫలమైన కంపెనీలు చట్టపరమైన పెనాల్టీలు, విశ్వాసాన్ని గణనీయంగా కోల్పోయే ప్రమాదం ఉంది. కంపెనీ డేటా గవర్నెన్స్ ఫ్రేమ్వర్క్ నాణ్యత ఇప్పుడు AI యుగంలో దాని దీర్ఘకాలిక స్థిరత్వానికి కీలక సూచిక అని పెట్టుబడిదారులు గమనించాలి.
భవిష్యత్తును చూస్తే, వాటాదారులకు అత్యంత కీలకమైన పరిశీలన ఏమిటంటే, కంపెనీ డేటా మౌలిక సదుపాయాలపై పెట్టే ఖర్చు నిజంగా మెరుగైన మార్జిన్లకు లేదా కొత్త ఆదాయ మార్గాలకు దారితీస్తుందా అనేది. AI కార్యక్రమాల విజయం పైలట్ ప్రాజెక్ట్ల నుండి పూర్తి-స్థాయి కార్యకలాపాలకు మారగల సామర్థ్యం ద్వారా కొలవబడుతుంది, ఇక్కడ డేటా ఫ్లూయిడిటీ పోటీతత్వ ప్రయోజనం యొక్క ప్రాథమిక చోదక శక్తిగా ఉంటుంది.